SambaNovaCloudEmbeddings

这将帮助您使用 LangChain 开始使用 SambaNovaCloud 嵌入模型。有关 SambaNovaCloudEmbeddings 功能和配置选项的详细文档，请参阅 API 参考。

SambaNova的 SambaNova云 是一个用于使用开源模型进行推理的平台

概览

集成详情

提供者	包
SambaNova	langchain-sambanova

设置

要访问ChatSambaNovaCloud模型，您需要创建一个SambaNovaCloud帐户，获取API密钥，并安装langchain_sambanova集成包。

pip install langchain-sambanova

凭据

从 cloud.sambanova.ai 获取API密钥并将其添加到您的环境变量中：

export SAMBANOVA_API_KEY="your-api-key-here"

import getpass
import os

if not os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY"):
    os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your SambaNova API key: ")

如果你想自动跟踪模型调用，也可以通过取消注释下面的内容来设置你的 LangSmith API 密钥：

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain 与 SambaNova 的集成位于 langchain-sambanova 包中：

%pip install -qU langchain-sambanova

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全：

from langchain_sambanova import SambaNovaCloudEmbeddings

embeddings = SambaNovaCloudEmbeddings(
    model="E5-Mistral-7B-Instruct",
)

索引与检索

嵌入模型通常用于检索增强生成（RAG）流程中，既作为索引数据的一部分，也用于稍后检索数据。如需更详细的说明，请参阅我们的RAG教程。

下面，看看如何使用上面初始化的 embeddings 对象来索引和检索数据。在这个例子中，我们将索引和检索一个示例文档在 InMemoryVectorStore 中。

# Create a vector store with a sample text
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore

text = "LangChain is the framework for building context-aware reasoning applications"

vectorstore = InMemoryVectorStore.from_texts(
    [text],
    embedding=embeddings,
)

# Use the vectorstore as a retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Retrieve the most similar text
retrieved_documents = retriever.invoke("What is LangChain?")

# show the retrieved document's content
retrieved_documents[0].page_content

API 参考：InMemoryVectorStore

直接使用

在内部，向量存储和检索器的实现分别调用 embeddings.embed_documents(...) 和 embeddings.embed_query(...) 来为 from_texts 和检索 invoke 操作中使用的文本创建嵌入。

你可以直接调用这些方法，为自己的使用场景获取嵌入。

嵌入单个文本

您可以使用 embed_query 嵌入单个文本或文档：

single_vector = embeddings.embed_query(text)
print(str(single_vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

嵌入多个文本

您可以嵌入多个文本，使用 embed_documents：

text2 = (
    "LangGraph is a library for building stateful, multi-actor applications with LLMs"
)
two_vectors = embeddings.embed_documents([text, text2])
for vector in two_vectors:
    print(str(vector)[:100])  # Show the first 100 characters of the vector

API 参考

有关SambaNovaCloud功能和配置选项的详细文档，请参阅API参考。

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